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J-GLOBAL ID：201802217689742734   整理番号：18A0132236

イオン液体におけるCO_2~リッチ気体混合物の吸収:計算機による研究【Powered by NICT】

Absorption of CO₂-rich gaseous mixtures in ionic liquids: A computational study

著者 (6件)： Ghazani Seyed Hossein Hosseini Nazhad (Department of Computer Engineering, Ahar Branch, Islamic Azad University, Ahar, Iran) ,  Baghban Alireza (Department of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology, Mahshahr Campus, Mahshahr, Iran) ,  Mohammadi Amir H. (Institut de Recherche en Genie Chimique et Petrolier (IRGCP), Paris Cedex, France) ,  Mohammadi Amir H. (Discipline of Chemical Engineering, School of Engineering, University of KwaZulu-Natal, Howard College Campus, King George V Avenue, Durban 4041, South Africa) ,  Habibzadeh Sajjad (Department of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology, Mahshahr Campus, Mahshahr, Iran) ,  Habibzadeh Sajjad (Department of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran)
資料名： Journal of Supercritical Fluids  (Journal of Supercritical Fluids)
巻： 133  号： P1  ページ： 455-465  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1591A  ISSN： 0896-8446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イオン液体(ILs)の驚くべき性質のために,それらは多くの化学場と工業プラントに適用することができる。ILsは温室効果ガスを把握するための大きな可能性を持っている。一方,実験測定は時間がかかり,費用がかかる。H_2S,SO_2,CH_4,H_2,N_2Oのような不純物の存在下または非存在下で重要な温室効果ガスとしてCO_2の溶解度を推定するための正確なモデルを探すとILとアミンのような種々の溶媒は確かに重要である。この目的のために,最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)アルゴリズムをH_2S,SO_2,CH_4,N_2O含むCO_2~リッチ気体混合物の溶解度を推定するための,および[C8mim][PF6]のような種々のイオン性液体,[C8mim][Tf2N],[bmim][MeSO4],[bmim][PF6],[bmim][Tf2N],[emim][dep],[thtdp][dca],[thtdp][phos],[hmim][Tf2N],[bmim][B F4],および[bmim][Ac]温度,圧力,ILsのモル分率,飼料中の第二ガスへCO_2のモル比,ILの物理的特性の関数と分子量,臨界圧力,臨界温度を含む二ガスとして信頼性の高いツールとして開発した。添加では,遺伝的アルゴリズム(GA)は,LSSVM(σ~2とγ)のハイパーパラメータを決定するために適用した。統計的解析から得られた結果は,近似は実際の報告されたデータ点と良く一致しているという事実を確認した。比較は,LSSVMモデルから得られた結果と三種類の多層パーセプトロン人工ニューラルネットワーク(MLP ANN),動径基底関数人工神経回路網(RBF ANN),適応ネットワークベースファジィ推論システム(ANFIS)のような機械学習アプローチの間で行った。平均相対誤差(MRE%)と平方(R~2)のような統計的分析は,0.7545ppmと1.0000ppm,18.06ppmと0.9956ppm,7.016ppmと0.9993,LSSVM50.63,0.9628,RBF-ANN,MLP ANN,ANFISであった。本研究における努力は,三成分混合物中の二酸化炭素の溶解度推定,化学者やエンジニアがシステムの条件と相挙動を監視するための低依存パラメータを持つ信頼性の高いツールを支援できる方法をカバーしている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  近似法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  温室効果ガス ,  モル分率 ,  *イオン液体 ,  アルゴリズム ,  アミン ,  溶解度 ,  臨界圧 ,  *混合気体 ,  臨界温度 ,  二酸化炭素 ,  統計解析
準シソーラス用語： 相挙動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 温室効果ガス ,  CO_2 ,  イオン性液体(IL) ,  LSSVM ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 多成分系の相平衡・状態図一般  (CB03014B) ,  その他の物質の多成分系の相平衡・状態図  (CB03017A)

タイトルに関連する用語 (4件)： イオン液体 ,  気体混合物 ,  計算機 ,  研究